[發明專利]可熱字段預測模型生成方法、裝置、存儲介質及設備

在審

• 申請號: 202110574931.2
• 申請日: 2021-05-25
• 公開（公告）號: CN113343082A
• 公開（公告）日: 2021-09-03
• 發明（設計）人: 邵佳帥;閆開元;于吉士;陳松林;張子實;譚孟瀧
• 申請（專利權）人: 北京字節跳動網絡技術有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9537;G06F16/2458
• 代理公司: 北京恒博知識產權代理有限公司 11528
• 代理人: 范勝祥

1.一種可熱字段預測模型生成方法，其特征在于，包括：

獲取樣本關鍵字段在第一歷史時間段內的訓練特征數據；

獲取所述樣本關鍵字段在第二歷史時間段內的發文點擊數據，基于所述發文點擊數據確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果；

初始化預測模型，以所述訓練特征數據作為模型輸入數據，所述第一訓練預測結果作為模型輸出數據，對所述預測模型進行訓練，以得到訓練后的可熱字段預測模型；

所述第一歷史時間段為在設定時間之前的歷史時間段，所述第二歷史時間段為在設定時間之后的歷史時間段。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取樣本關鍵字段在第一歷史時間段內的發文特征數據之前，還包括：

統計在第三歷史時間段內發布的發文內容，在所述發文內容中提取樣本關鍵字段；

所述第三歷史時間段包含所述第一歷史時間段和所述第二歷史時間段。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取樣本關鍵字段在第一歷史時間段內的訓練特征數據，包括：

獲取樣本關鍵字段在第一歷史時間段內的基礎特征，所述基礎特征用于表示所述樣本關鍵字段的發文行為特征；

獲取所述樣本關鍵字段在第一歷史時間段內的趨勢特征，所述趨勢特征用于表示與所述樣本關鍵字段相關聯的發文內容的瀏覽量特征；

獲取所述樣本關鍵字段在第一歷史時間段內的相關字段特征，所述相關字段特征用于表示所述樣本關鍵字段的相關字段的發文行為特征和相關字段的瀏覽量特征；

基于所述基礎特征、趨勢特征和所述相關字段特征生成樣本關鍵字段在第一歷史時間段內的訓練特征數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取所述樣本關鍵字段在第二歷史時間段內的發文點擊數據，基于所述發文點擊數據確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果，包括：

獲取所述樣本關鍵字段在第二歷史時間段內的發文點擊數量、發文點擊數量的數量排序、發文點擊數量的漲幅趨勢；

基于所述發文點擊數量、發文點擊數量的數量排序、發文點擊數量的漲幅趨勢，確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述發文點擊數量、發文點擊數量的數量排序、發文點擊數量的漲幅趨勢，確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果，包括：

若所述發文點擊數量大于或等于數量閾值，且所述發文點擊數量的數量排序位于第一排序范圍，則確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果為可熱關鍵字段；

若所述發文點擊數量大于或等于數量閾值、所述發文點擊數量的數量排序位于第二排序范圍，且所述發文點擊數量的漲幅趨勢大于或等于漲幅閾值，則確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果為可熱關鍵字段；

所述第一排序范圍高于所述第二排序范圍。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述發文點擊數量、發文點擊數量的數量排序、發文點擊數量的漲幅趨勢，確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果，包括：

若所述發文點擊數量小于數量閾值，則確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果為非可熱關鍵字段；

若所述發文點擊數量大于或等于數量閾值、所述發文點擊數量的數量排序位于第二排序范圍，且所述發文點擊數量的漲幅趨勢小于漲幅閾值，則確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果為非可熱關鍵字段；

若所述發文點擊數量大于或等于數量閾值，且所述發文點擊數量的數量排序位于第三排序范圍，則確定所述樣本關鍵字段的第一訓練預測結果為非可熱關鍵字段；

所述第二排序范圍高于所述第三排序范圍。